The feasibility of a multi-site, clinic-supported, and tailored neuro-oncology exercise program
Notice bibliographique
Résumé
Background: To address the lack of access to supportive cancer care resources, the purpose of this study was to examine the feasibility of a tailored exercise program for neuro-oncology patients. Methods: Patients with a primary brain tumor diagnosis, >18 years, and able to consent in English were recruited at 2 tertiary cancer centers in Alberta. Recruitment occurred via the electronic medical record as well as self-referral. A 12-week, tailored exercise intervention with health coaching was delivered in both one-on-one and group-based formats, either in-person or online. Measures of feasibility included tracking referral, enrollment, intervention completion and adherence, measurement completion, fidelity, participant satisfaction, and safety. Participant-reported outcomes and functional fitness were assessed at baseline and 12 weeks. Objective physical activity was tracked via a Garmin activity tracker. Results: = 51 completed the intervention. The referral rate was 31%, the enrollment rate was 66%, and intervention completion and adherence rates were 82.3% and 89.7%. At baseline and 12 weeks, measurement completion rates were 100% and 77.4% for patient-reported outcomes, and 98.4% and 75.8% for functional fitness. The average wear-time for the activity tracker was 72.8%. Fidelity of intervention delivery was 100% for exercise sessions and 87.8% for health coaching. Overall participant satisfaction was 86.5%. No major and 4 minor adverse events occurred. Conclusions: Delivery of a tailored neuro-oncology exercise program with referral included via the electronic medical record is feasible. Future work is needed to optimize tailored programming as well as to address factors critical for implementation into standard cancer care. Clinical Trials Registration: NCT04831190 (https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04831190).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».